Drunk driving defines a driver as unable to drive a vehicle safely due to drinking. To crack down on drunk driving, alcohol concentration evaluates through breathing and crack down on drinking using S-shaped courses. A method for assessing drunk driving without using BAC or BrAC is measurement via biosignal. Depending on the individual specificity of drinking, alcohol evaluation studies through various biosignals need to be conducted. In this study, we measure biosignals that are related to alcohol concentration, predict BrAC through SVM, and verify the effectiveness of the S-shaped course. Participants were 8 men who have a driving license. Subjects conducted a d2 test and a scenario evaluation of driving an S-shaped course when they attained BrAC's certain criteria. We utilized SVR to predict BrAC via biosignals. Statistical analysis used a one-way Anova test. Depending on the amount of drinking, there was a tendency to increase pupil size, HR, normLF, skin conductivity, body temperature, SE, and speed, while normHF tended to decrease. There was no apparent change in the respiratory rate and TN-E. The result of the D2 test tended to increase from 0.03% and decrease from 0.08%. Measured biosignals have enabled BrAC predictions using SVR models to obtain high Figs in primary and secondary cross-validations. In this study, we were able to predict BrAC through changes in biosignals and SVMs depending on alcohol concentration and verified the effectiveness of the S-shaped course drinking control method.
Kim, J.E.;Gohel, Bakul;Kim, K.;Kwon, H.;An, Kyung-min
한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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제17권4호
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pp.34-37
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2015
Developing Magnetoencephalography (MEG) based on Superconducting Quantum Interference Device (SQUID) facilitates to observe the human brain functions in non-invasively and high temporal and high spatial resolution. By using this MEG, we studied alpha rhythm (8-13 Hz) that is one of the most predominant spontaneous rhythm in human brain. The 8-13 Hz rhythm is observed in several sensory region in the brain. In visual related region of occipital, we call to alpha rhythm, and auditory related region of temporal call to tau rhythm, sensorimotor related region of parietal call to mu rhythm. These rhythms are decreased in task related region and increased in task irrelevant regions. This means that these rhythms play a pivotal role of inhibition in task irrelevant region. It may be helpful to attention to the task. In several literature about the alpha-band inhibition in multi-sensory modality experiment, they observed this effect in the occipital and somatosensory region. In this study, we hypothesized that we can also observe the alpha-band inhibition in the auditory cortex, mediated by the tau rhythm. Before that, we first investigated the existence of the alpha and tau rhythm in occipital and temporal region, respectively. To see these rhythms, we applied the visual and auditory stimulation, in turns, suppressed in task relevant regions, respectively.
A liquid nitrogen-cooled prepolarization ($B_p$) coil made for ultra-low field nuclear magnetic resonance and magnetic resonance imaging (ULF-MR) designed to generate 7 mT/A was fabricated. However, with suspected internal insulation failure, the coil was investigated in order to find out the source of the failure. This paper reports detailed build of the failed $B_p$ coil and a number of analysis methods utilized to figure out the source and the mode of failure. The analysis revealed that pyrolytic graphite sheet linings put on either sides of the coil for better thermal conduction acted as an electrical bridge between inner and outer layers of the coil to short out the coil whenever a moderately high voltage was applied across the coil. A simple model circuit simulation corroborated the analysis and further revealed that the failed insulation acted effectively as a damping resistor of $R_{d,eff}=6{\Omega}$ across the coil. This damping resistance produced a 50 ms-long voltage tail after the coil current was ramped down, making the coil not suitable for use in ULF-MR, which requires complete removal of magnetic field from $B_p$ coil within milliseconds.
This paper is about the evaluation of stress response and recovery using biosignals and fuzzy theory. We caused mental stress by means of a coin-stacking task. During the experiment, 4 kinds of biosignals, including frontalis EMG, ECG, peripheral skin temperature and skin conductance level, were acquired. Then, the degree of stress was assessed by synthetically those signals using fuzzy inference. From the fuzzy inference result, the parameters (amount of physiological change / amount of imposed stress) and (time to 25% recovery), which represent response and recovery respectively, were derived. We made a two-dimensional point graph using the response parameter as an abscissa and the recovery parameter as an ordinate for each subject.
Purpose: The purpose of this study is to present a way to alleviate motion sickness(MS) by stimulating acupoint through PEMFs, and to assess the effectiveness of PEMFs against stimulation previously used to stimulate acupoint using biosignal evaluations and surveys. Materials and Methods: Thirteen healthy men participated in the experiment. MS was induced in the participants, and MS relief stimulation was applied for 30 minutes. There were 4 types of MS relief stimulation, and Sham, Reliefband, Transcutaneous electrical nerve stimulation(TENS), and Pulsed electromagnetic fields stimulation(PEMFs) were used. The biosignals were measured during 30 minutes of applying MS relief stimulation, and the symptoms of MS were evaluated through a questionnaire survey. The measured biosignals are Electrocardiogram(ECG), Electrodermal activity(EDA), Respiration, Skin temperature(SKT), and Electrogastrogram(EGG). A one-way ANOVA test was performed for the rate of change by stimulation for MS relief over time. Results: Participants who were stimulated had a sharp decrease in MS symptoms. Biosignals were analyzed to evaluate autonomic nervous system activity, and the parasympathetic nervous system could be activated through stimulation. Conclusion: TENS and PEMFs were more effective in relieving MS symptoms than Reliefband. It is believed that PEMFs will be effective in consideration of the comfort of participants to be applied to actual vehicles, and studies to further verify the effects of PEMFs on MS should be conducted.
시공간 분해능이 우수하고 비침습적으로 대뇌 신경활동의 측정이 가능한 뇌자도는 뇌기능 연구 및 뇌질환 진단에 유용한 진단용 의료기기이다. 순수 국내기술로 개발한 한국형 뇌자도 시스템을 임상시설(병원)에 설치하고 뇌질환 환자를 대상으로 유발자계를 측정, 분석하여 한국형 뇌자도 시스템의 임상 응용 가능성을 검토하였다. 1) 반측성 안면 경련 환자를 대상으로 소리자극에 대한 청각유발자계를 측정, 분석하여 안면신경과 청신경의 상호작용 여부 및 이명과의 연관성 검토, 2)뇌종양 환자의 정중신경 자극에 대한 체성감각 유발자계를 측정하여 뇌전증 유무에 따른 연관성 검토. 뇌자도 데이터의 분석 결과로부터 한국형 뇌자도 시스템이 뇌기능 연구 및 뇌질환 진단에 유용한 시공간적인 분석 정보를 제공할 수 있음을 시사하고 있다.
This work presents an estimation for stress status using biosignal and fuzzy theory. Stress is estimated by 'coin-build' experiment with two type, relax and stress status. The estimator uses five biosignals, fuzzy logic to combine these signals and physiological knowledge. The system was tested in 10 records of healthy indivisuals and acheived a template of a stress progress. This work presents an estimation for stress status using biosignal and fuzzy theory. Stress is estimated by 'coin-build' experiment with two type, relax and stress status. The estimator uses five biosignals, fuzzy logic to combine these signals and physiological knowledge. The system was tested in 10 records of healthy indivisuals and acheived a template of a stress progress.
Human biosignals provide essential information for diagnosing diseases such as dementia and Parkinson's disease. Owing to the shortcomings of current clinical assessments, noninvasive solutions are required. Machine learning (ML) on wearable sensor data is a promising method for the real-time monitoring and early detection of abnormalities. ML facilitates disease identification, severity measurement, and remote rehabilitation by providing continuous feedback. In the context of wearable sensor technology, ML involves training on observed data for tasks such as classification and regression with applications in clinical metrics. Although supervised ML presents challenges in clinical settings, unsupervised learning, which focuses on tasks such as cluster identification and anomaly detection, has emerged as a useful alternative. This review examines and discusses a variety of ML algorithms such as Support Vector Machines (SVM), Random Forests (RF), Decision Trees (DT), Neural Networks (NN), and Deep Learning for the analysis of complex clinical data.
Objectives : Functional dyspepsia (FD) is one of the most common gastrointestinal diseases. Nevertheless, there are many unknown mechanisms of autonomic functioning in FD patients. This study was designed to investigate the relationship between FD and biosignals from heart rate variability (HRV) and Yangdorak diagnosis. Methods : 32 patients (22 female, 10 male; mean age 40) and 32 healthy volunteers (21 female, 11 malemean; age 38) participated in this study. First gastrointestinal symptoms rating scale (GSRS) was assessed by questionnaires in both groups to evaluate the types of gastrointestinal symptoms. Second, HRV and Yangdorak diagnosis were measured in both groups. Results : 1. The FD group in this study mainly had the complaint of 'bloating' symptoms. 2. There was statistically no significant difference between Yangdorak (total average and 24 acupoints) and HRV values except logarithmic low-frequency band (lnLF) and total power (TP) in frequency domain. 3. There was statistically no significant relationship between HRV and Yangdorak in either group. However, most Yangdorak values were positively related with some HRV values (low-frequency, low-frequency/high-frequency ratio and high-frequency, etc) in the control group. Conclusions : FD patients had relatively lesser sympathetic domain than healthy subjects, indicated by decreased lnLF and TP. Particularly, there were positive relationships and significant differences between Yangdorak and HRV in young healthy subjects. This suggests that biosignals from HRV may be a useful method that can differentiate FD from healthy state in those of young age.
본 연구에서는 다양한 실내 온열환경 및 조도에서 재실자가 느끼는 조명에 대한 감성의 변화와 작업의 종류에 따라 생체신호를 분석하여 업무에 미치는 영향에 대해 살펴보고자 하였다. 이를 위해 실내 온열환경은 PMV(predicted mean vote) 지표 값을 기반으로 환경을 구성하였고, 조명환경은 LED광원을 이용한 스탠드를 통해 조명의 밝기에 변화를 주어 다양한 실내 환경을 구성하고 실험을 진행하였다. 주어진 환경에서 설문지를 통해 조명에 대한 감성을 평가하고 종류가 다른 오류검색수정 작업을 진행하면서 뇌파와 심전도를 측정하여 변화를 분석하였다. 그 결과, 작업의 종류에 대한 모든 생체신호는 온열환경의 변화와 유의적인 차이를 보였으며, PMV 지표 값이 0.8(온도: $25^{\circ}C$, 습도: 50 %)일 경우 집중력 및 주의력이 가장 활성화 되었다. 하지만, 조도의 변화에는 대체적으로 유의적인 차이는 보이지 않았다. 따라서 재실자의 업무 능력에 미치는 집중력은 온열환경과 밀접함을 확인할 수 있다. 또한, 조명에 대한 주관적인 감성은 조도가 낮을수록 편안함을 느꼈으며, 조도가 높을수록 불편함을 느꼈다. 하지만 온열환경의 변화에는 유의적인 차이가 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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